作为一些数据清理的一部分，我需要针对“年”和“ ID”的每个组合“对齐”“列A”中的值，具体取决于“年份”和“ ID的组合
我已经尝试过np.where()但只收到ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects
这是一个简短的示例数据框：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2007, 0],
[2, 2008, 0],
[2, 2009, 1],
[3, 2007, 0],
[4, 2010, 0],
[4, 2011, 1],
[4, 2011, 0]]), #I want to change this 0 to 1
columns=['ID', 'Year', 'ColA'])
结果应如下所示：
result = pd.DataFrame(np.array([[1, 2007, 0],
[2, 2008, 0],
[2, 2009, 1],
[3, 2007, 0],
[4, 2010, 0],
[4, 2011, 1],
[4, 2011, 1]]),
columns=['ID', 'Year', 'ColA'])
我们可以使用groupby.transform同any。然后我们得到一个结果，boolean因此，如果将其转换为intwith，astype我们将获得所需的结果：
m = df.groupby(['ID', 'Year'])['ColA'].transform(any).astype(int)
df['ColA'] = m
ID Year ColA
0 1 2007 0
1 2 2008 0
2 2 2009 1
3 3 2007 0
4 4 2010 0
5 4 2011 1
6 4 2011 1
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